数据库和表的演变

单库单表

项目前期基本都是单库单表，单库单表也是最常见的数据库设计。比如说：有一张用户表User，被放到数据库中，所有的用户的信息都被存储在该数据库的这张User表里。

单库多表

随着用户量的增加，User表的数据越来越多，一旦当数据量达到一定量的时候，对User表的查询会变得越来越慢，从而渐渐的影响整个数据的性能。有时候可能涉及到需要对User表添加一列，如果Mysql版本较低的话，这时候Mysql会锁表，会导致所有的读写操作只能等待添加操作完毕。

这时候可以通过某种机制或者规则将表里的数据进行拆分。比如说：user_id是0到10000的放到User_01表里，将user_id是10001到20000的用户信息放到User_02表里,......。这些表组合起来就是一个系统完整用户信息。

多库多表

随着用户数据量的不断增加，单台数据库的存储空间也许就不够用了，并且随着查询量的不断增加，单台数据库的服务已经没法支撑这些查询了，因为表的数据量太大，所以在增加和减少索引时需要消耗很长时间。这时候可以针对User_01，User_02，....User_10放到一个数据库里，User_11，User_12，...User_20放到一个数据库里.....这样就之前的一个数据库，拆分成了n多个数据库。那时候表和数据库就从单表单库到了多表多库了。

何为分开分表

由于用户数据量不断的增加，我们怎样存储这些数据呢？要怎样才能让系统不会因此而受到影响呢？

目前，数据拆分是这两个问题的主流解决方案。最终目的就是讲用户数据进行分而治之，在数据库存储方面是通过对数据库和表进行分库分表来实现，对数据的拆分主要有两种手段：垂直拆分和水平拆分

垂直拆分

根据业务的维度，将原本的一个库或者表拆分成多个库或者表，每个库或者表的结构和原来的结构有所不同。

比如说：之前的数据库里除了用户的信息表User以外，可能还有交易表等。而现在按照垂直拆分后，用户信息放在一个库，交易信息放一个库。

水平拆分

根据分片算法，将一个数据或者表拆分成多个库或者多个表，每个库和表保留着原来的结构。

比如说：一个库拆分成多个库后，每个库里也是有用户的信息表、交易表的结构都是一样的，只是数据存的不一样了。

上面的两种拆分方式可以根据实际需求选择合适的方案。

在什么情况下需要咱们进行分库分表呢

首先，如果在一个库中的表数据超过了一定的数量，可以理解为阈值。比如说：在Mysql的表中达到千万级别数据就需要考虑分库分表（这个千万也是相对的，和你的表设计还是有些关系的），这样，数据就被分散在不同的表上，单表的索引大小得到控制，会提升查询性能的，对索引以及表结构的变更会更加方便和高效的。当数据库实例的吞吐量达到性能瓶颈的时候，我们需要扩展数据库实例，让每个数据库实例承担其中一部分数据库的请求，分解大量请求带来的整体压力。

现在，大多数数据库实例都可以创建多个数据库，那么为什么在分库分表中要创建多数据库呢？因为如果扩容时候有多个数据库，则只要通过DBA的操作，就可以将不同的数据库移动到不同的数据库实例中，在应用层不用对数据和表的配置进行变更，只需要增加对实例的引用。

下面总结一下在什么情况下需要分库分表？

1. 如果在数据库中的表中的数据量达到一定程度或者是阈值，则需要进行分库分表，分解单表的大数据量对索引查询带来的压力，并方便对索引和表结构进行变更。
2. 如果数据库的吞吐量达到瓶颈了，就需要增加数据库实例，利用多个数据库实例来分解大量的数据请求带来的系统压力。
3. 如果希望在扩容时候对应用层的配置改变最少，就需要在每个数据实例中预留足够的数据库数量。